At the Edge of Robotics.
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Boston DynamicsがAtlasの制御をMPCから強化学習に切り替える決断に関して、
MPCはモデル化＆計算可能でないと使えないのが制約でおそらくシステム同定なども大変だったのだろう。
RLは新しい動作を作るのがラクで、実行時の計算も軽いとのこと。ただし、もちろん訓練が大変で後から調整できない。
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The robot AI stack is splitting in two. CoRL 2026 showed it clearly.
(1) A planner decides what to do, and (2) a fast model, the actor, does the hands-on work.
@OpenAI's GPT-6 Astra planned while @nvidia's GR00T 2 handled the manipulation, and the pair succeeded in 97 to 98 of 100 toy assembly trials. @GoogleDeepMind used the same split on Mercedes-Benz lines.
5 key takeaways from CoRL 2026:
1. The planner layer is getting cheaper. Luma AI's open 27bn-parameter model matched Astra at $0.29 per task, against $4.87.
2. Training data is getting cheaper. GR00T 2 trained on about 92% human video and about 5% robot teleoperation.
3. How the motion is recorded matters more than raw hours. In LiberAI's test, 10,000 hours of glove recordings beat 2mn hours of web video.
4. Deployment data compounds. Russ Tedrake called mid-training data "commoditized" and said deployment data is something "you have to earn."
5. Touch is the next frontier. @robbyant_brain open-sourced LingBot-Touch, a tactile model pretrained on nearly 5,000 hours of real tactile data.
Full #CoRL2026 recap on @CoreMatter_: read.corematter.com/p/corl-2…
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【11/13の特集】
麺はスープの脂をどれくらい持ち上げているのか？（作：増田薫）
omocoro.jp/kiji/595999/
ラーメン二郎を食べていたら、なぜかムキムキになっていた
その謎を解き明かすため、スープの脂が麺にどれほど絡んでいるのか検証します
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Boston Dynamicsの人たちが、ヒューマノイドロボットAtlasが2023年くらいまでは動作計画後の制御にMPC（モデル予測制御）を使っていたが、いまは強化学習で得た全身制御コントローラに丸ごと入れ替えたそうで、その経緯と利点を話してくれて、おもしろかった。
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CoRL 2026のワークショップ日、
Everything Beneath the Policy - How controllers, hardware, data infrastructure shape robot learningを聴講。
機械学習の人は「汎用ロボットがあれば学習でなんとかなるよ」、機械工学の人は「汎用は無理だけど設計は勘と経験で」、この溝を埋めるのがテーマ。
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SuperMimic の概要 - ワールドモデルでヒューマノイドの動作学習を1000倍以上効率化｜npaka @npaka123 note.com/npaka/n/nc639f4c386…
なんか12/23になりそうなんですが大丈夫ですかね？皆さま？？
後ほど人数確認のためcampusで正式参加確認フォーム作ります。食べたいもの食べられないものオススメのお店あれば教えてください！早めに動かないと・・事前精算できるようにしとくか。 @ysuga @crow_coffee @FrostyDesign_JP @noratelier – at Ichikawa-shi, Chiba
ロボ忘年会が帰ってきた！
古今東西の（自称）ロボット屋が集まる飲み会です。参加者は毎回流動的でいつも半数は新顔なので、初めての方もお気軽にご参加ください。学生歓迎。
出欠希望は後で改めてとるので、検討中の方も取り急ぎ調整さんで日程候補を登録ください〜
chouseisan.com/s?h=42d89b8ec…
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おGenkiそうで何より。西脇さんがCTOなのか。SCHAFT由来のとんでも機構のヒューマノイドが出てくるものと思い込んでいたけど、ド直球の2足ヒューマノイドだ！指にこだわりがありそう。
【フィジカルAI関連企業との意見交換会⑥】
Genki Robotics合同会社代表取締役CEOのAndy Rubin様とCTOの西脇 光一 様からは、ヒューマノイドの実機を展示いただくとともに、以下のお話を伺いました。
「Andy Rubinは『Android（オープンソースのモバイル向けオペレーティング・システム）』の開発者です。
プラットフォームとして全世界の人口の半分以上に使っていただく方法を知っている彼と、去年5月に会社を立ち上げました。
色々と試行を繰り返し、年末に向けて最初の製品モデルを作ろうとしているところで、今日は出来立ての製品をお持ちしました。
先週金曜に全部の部品が届いて、土日で組み立てて月曜に歩いたものです。
ソフトウェアのプラットフォームを作り、色々な方に参入いただき、幅広く使っていただくことも大事ですが、ハードウェアもすごく大事です。
関節を動かす部品やカメラをはじめ、自分たちで設計から全て行っており、日本の強みである様々な要素技術、ものづくりの強み、日本のサプライチェーンを活かして、世界に打って出ていければと思っております。
平地も階段も歩き、巡回したり、物を持ったりなど、人間がバランスを取りながら普通にやっている動きをすることが大事です。
国内の通信会社とも話をしており、国内の通信環境、いわゆる携帯電話のネットワークに入るような形にしていけるとよいと思っています。」
「Androidではオープンエコシステムを作ることによって、色々な開発者を巻き込んで世界的に使われるようになってきました。
ヒューマノイドも同じような戦略をとって、色々な方々が参加できるプラットフォームを作っていきたいと思っています。
日本発でAndroidを作ったAndy Rubinがいる会社ですので、どうやってソフトウェアの世界で勝っていくかということに関してはすごく深く考えていますが、ハードウェアについては、日本の素晴らしい要素技術の蓄積を使っていきたいと考えています。
このロボットをいよいよ製品化して売っていく段階です。
その初期段階で使ってみたいと思うような方々による市場の創出が重要と思います。」
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SuperMimic is open-sourced during my talk at CORL.
Have fun with it: github.com/HybridRobotics/su…
We found a way to scale humanoid control that reduces GPU-hours by more than 1000×.
Across 129,514 motions, SuperMimic surpasses the state of the art (128 GPUs, 7 days) with 1 GPU in 3 hours.
Project: supermimic.github.io
Demo: supermimic.github.io/demo/
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【フィジカルAI関連企業との意見交換会⑦】
製造、小売、家庭。
様々な現場で活躍するAIロボットが社会実装される未来は近いことを実感しました。
「フィジカルAI」は、人の仕事を奪うものではなく、人とロボットが協調する現場を実現し、地域で深刻化する「人手不足」を解消するものです。
また、「フィジカルAI」は、現場で働く方々の肉体的負荷や危険が大きい業務を減らし、創造的で付加価値の高い仕事で活躍する未来も創ります。
さらに、「関係性構築型」の「フィジカルAI」など、日本ならではの「創造性」も活かすことができます。
日本には、ものづくりの文化、精密さへの情熱、品質への誇りを土台とした「現場力」があり、「フィジカルAI」の「勝ち筋」となるデータがあります。
高市内閣では、「フィジカルAI」を『日本成長戦略』の「戦略17分野」に位置づけており、2040年までに、
・1,000万台規模のAIロボットの導入と、
・世界シェアの3割超となる20兆円の市場獲得
との目標を掲げました。
皆様からは、
①我が国が世界のロボットサプライチェーンの中核を担うため、国産ロボット・主要部品の研究開発・実証から量産拠点整備まで一貫した支援が必要であること、
②AIロボティクスの社会実装を促進するため、国産ＡＩ基盤の開発加速に期待すること、
③GENIACの取組のような、政府が「データ集積」を促す仕組みが不可欠であること、
④初期需要を支える複数年にわたる導入支援が必要であること、
など、貴重な御指摘をいただきました。
まずは政府の取組として、「フィジカルAI」の国内投資を着実に引き出すよう、『日本成長戦略実行計画』の中に
・こうした御指摘をしっかり反映させるとともに、
・国の支援の内容や必要な予算額などについて予見可能性のある形で明らかにしてまいります。
その上で、官民の力を結集し、世界に先駆けた「フィジカルAI」の社会実装を「大規模」かつ「戦略的」に推進してまいります。
そして、日本が誇る「現場力」に根差した技術革新を世界市場へと展開し、日本発のイノベーションで世界の課題解決に貢献するとともに、新たな成長の原動力を創り出してまいります。
ご来訪下さった皆様に、感謝申し上げます。
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【フィジカルAI関連企業との意見交換会⑥】
Genki Robotics合同会社代表取締役CEOのAndy Rubin様とCTOの西脇 光一 様からは、ヒューマノイドの実機を展示いただくとともに、以下のお話を伺いました。
「Andy Rubinは『Android（オープンソースのモバイル向けオペレーティング・システム）』の開発者です。
プラットフォームとして全世界の人口の半分以上に使っていただく方法を知っている彼と、去年5月に会社を立ち上げました。
色々と試行を繰り返し、年末に向けて最初の製品モデルを作ろうとしているところで、今日は出来立ての製品をお持ちしました。
先週金曜に全部の部品が届いて、土日で組み立てて月曜に歩いたものです。
ソフトウェアのプラットフォームを作り、色々な方に参入いただき、幅広く使っていただくことも大事ですが、ハードウェアもすごく大事です。
関節を動かす部品やカメラをはじめ、自分たちで設計から全て行っており、日本の強みである様々な要素技術、ものづくりの強み、日本のサプライチェーンを活かして、世界に打って出ていければと思っております。
平地も階段も歩き、巡回したり、物を持ったりなど、人間がバランスを取りながら普通にやっている動きをすることが大事です。
国内の通信会社とも話をしており、国内の通信環境、いわゆる携帯電話のネットワークに入るような形にしていけるとよいと思っています。」
「Androidではオープンエコシステムを作ることによって、色々な開発者を巻き込んで世界的に使われるようになってきました。
ヒューマノイドも同じような戦略をとって、色々な方々が参加できるプラットフォームを作っていきたいと思っています。
日本発でAndroidを作ったAndy Rubinがいる会社ですので、どうやってソフトウェアの世界で勝っていくかということに関してはすごく深く考えていますが、ハードウェアについては、日本の素晴らしい要素技術の蓄積を使っていきたいと考えています。
このロボットをいよいよ製品化して売っていく段階です。
その初期段階で使ってみたいと思うような方々による市場の創出が重要と思います。」
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高市首相 "フィジカルAI 世界に先駆け社会実装を進めていく"
news.web.nhk/newsweb/na/nd-2…
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【発表】PFN開発の高品質な翻訳特化型LLM PLaMo 3 Translateをダウンロード可能な4つのサイズのオープンウェイトモデルで公開しました。海外の主要モデルを上回る翻訳品質で、一定条件のもとスマホ、ノートPC、社内サーバー等で機密情報もクラウドを介さずにAI翻訳可能です。 preferred.jp/ja/news/pr20261…
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【ブログ】翻訳特化LLM PLaMo 3 Translateのモデル重みをリリースしました。0.8B / 2B / 8B / 31Bの4パターンで、いずれも世界最高レベルの翻訳能力です。ダウンロードして、ローカルで試せます。開発秘話を描いたTech Blog:
preferred.jp/ja/blog/tech/pl…
Hugging Face:
huggingface.co/collections/p…
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連載続くか自身ないですが、個人でロボット作っているので記録の公開です。
AIだけで二足歩行ロボットは作れるか？｜OTL #AIとやってみた note.com/otl3/n/nbd0dbaff131…
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🚨 NVIDIA’s LocateAnything finds objects over 10× faster by changing how AI writes coordinates.
Instead of writing an object’s location piece by piece, it predicts the full box at once.
- Finds objects, buttons and text in images
- Processes 12.7 boxes per second on one H100
- Over 10× faster than Qwen3-VL in NVIDIA’s test.
Code and weights available. Free for non-commercial research.
ロボ忘年会が帰ってきた！
古今東西の（自称）ロボット屋が集まる飲み会です。参加者は毎回流動的でいつも半数は新顔なので、初めての方もお気軽にご参加ください。学生歓迎。
出欠希望は後で改めてとるので、検討中の方も取り急ぎ調整さんで日程候補を登録ください〜
chouseisan.com/s?h=42d89b8ec… – at Narashino-shi, Chiba
@ysuga @crow_coffee @FrostyDesign_JP @noratelier 今年はロボ忘年会やりたいですー！
今やってるのはしゃべれないけど、幅広くロボットを触っているので意見交換できそうー